Trong trường hợp công ty của bạn có bất kỳ loại kết nối nào với Dữ liệu lớn, bạn có thể đã quen với khái niệm mô hình hóa dữ liệu. Xây dựng cơ sở dữ liệu mới hoặc phát triển toàn bộ chiến lược CNTT đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng các công cụ mô hình hóa dữ liệu. Ngoài ra, các công cụ mô hình hóa dữ liệu cho phép chúng tôi thể hiện trực quan việc xây dựng cấu trúc dữ liệu, tổ chức dữ liệu và các mối quan hệ mà chúng tôi thấy giữa chúng để hỗ trợ các hoạt động kinh doanh. Trong bài này, chúng ta sẽ thảo luận về các công cụ lập mô hình dữ liệu tốt nhất, các công cụ lập mô hình dữ liệu cho microsoft và máy chủ SQL phần mềm miễn phí.
Đầu tiên, chúng ta sẽ có cái nhìn tổng quan về mô hình hóa dữ liệu nói chung, sau đó chúng ta sẽ đi sâu vào các công cụ mô hình hóa dữ liệu cụ thể.
Mô hình hóa dữ liệu là gì?
Mô hình hóa dữ liệu là hành động phát triển một biểu diễn trực quan của toàn bộ hệ thống thông tin hoặc một số thành phần nhất định của nó để truyền đạt các mối liên kết giữa các điểm dữ liệu và cấu trúc tổ chức khác nhau. Mục tiêu là giải thích các dạng dữ liệu khác nhau được sử dụng và lưu trữ trong hệ thống, các kết nối giữa các loại dữ liệu khác nhau, các cách khác nhau mà dữ liệu có thể được phân loại và tổ chức, cũng như các định dạng và tính năng của nó.
Trong mô hình hóa dữ liệu, các yêu cầu của một doanh nghiệp được đặt lên hàng đầu. Các bên liên quan trong doanh nghiệp cung cấp đầu vào trước để thiết lập các quy tắc và yêu cầu sẽ được sử dụng trong quá trình phát triển hệ thống mới hoặc cải tiến hệ thống hiện có.
Một số loại mô hình dữ liệu khác nhau tồn tại. Bước đầu tiên là vận động các bên liên quan và người dùng cuối để biết thông tin về các yêu cầu kinh doanh. Thiết kế cơ sở dữ liệu cụ thể sau đó được xây dựng bằng cách dịch các nguyên tắc kinh doanh này thành cấu trúc dữ liệu. Các mô hình dữ liệu giống như bản thiết kế hoặc bản đồ đường đi ở chỗ chúng là đồ họa chính thức giải thích một chủ đề phức tạp.
Mô hình hóa dữ liệu sử dụng các tiêu chuẩn được xác định trước và các phương pháp nghiêm ngặt. Điều này cho phép một cách tiếp cận chuẩn hóa, nhất quán và có thể dự đoán được để thiết lập và quản lý tài nguyên dữ liệu ở mọi cấp độ của tổ chức.
Trong một thế giới hoàn hảo, các mô hình dữ liệu sẽ là những tài liệu sống phát triển và thay đổi khi công ty đã làm. Chúng rất quan trọng trong các lĩnh vực hỗ trợ quy trình kinh doanh, kiến trúc CNTT và phát triển chiến lược. Các nhà cung cấp, đối tác và các đồng nghiệp trong ngành đều có thể hưởng lợi từ việc truy cập vào các mô hình dữ liệu được chia sẻ.
5 kỹ thuật lập mô hình dữ liệu cơ bản là gì?
Mô hình hóa dữ liệu là một biểu diễn trực quan về cấu trúc dữ liệu bên trong của cơ sở dữ liệu. Hỗ trợ mô hình hóa dữ liệu trong cả việc hiểu dữ liệu và sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán.
Trong chương trình, bạn có thể mô hình hóa các đối tượng vật lý theo nhiều cách khác nhau. Có nhiều loại mô hình dữ liệu khác nhau, nhưng những loại phổ biến nhất bao gồm phân cấp, quan hệ, UML, mối quan hệ thực thể, hướng đối tượng và thứ nguyên.
#1. Mô hình phân cấp
Dữ liệu trong mô hình này xuất hiện dưới dạng cây với một nút duy nhất ở trung tâm của nó. Hệ thống phân cấp cơ bản trong mô hình này bắt đầu từ gốc và phân nhánh giống như một cái cây với các nút con lại phân nhánh. Mặc dù mỗi nút con trong mô hình này chỉ có một nút cha, nhưng một nút cha có thể có nhiều nút con.
Mô hình dữ liệu này lưu trữ thông tin trong cấu trúc cây, do đó khi thông tin được truy cập, toàn bộ cây phải được duyệt, bắt đầu từ gốc. Có một ánh xạ một-nhiều giữa các loại dữ liệu trong mô hình phân cấp. Ngoài ra, cơ sở dữ liệu lưu trữ tất cả thông tin và tạo kết nối giữa các bản ghi.
#2. Mô hình dữ liệu thứ nguyên
Hệ thống kinh doanh thông minh (BI) và xử lý phân tích trực tuyến (OLAP) dựa vào các mô hình dữ liệu thứ nguyên làm xương sống. Các mô hình này thường được sử dụng với cơ sở dữ liệu lớn lưu trữ thông tin giao dịch lịch sử, nhưng chúng có thể được sử dụng với bất kỳ kích thước dữ liệu nào.
Nhiều cấu trúc, chẳng hạn như bảng thực tế, bảng thứ nguyên và bảng tra cứu, thường được đề cập đến trong các mô hình dữ liệu thứ nguyên. Mô hình hóa thứ nguyên là xương sống của cả hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến (OLTP) và kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW).
Mục tiêu chính của mô hình thứ nguyên là tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá nhanh chóng các câu trả lời cho các mối quan tâm liên quan đến dự đoán của công ty, xu hướng tiêu dùng và các vấn đề liên quan. Sử dụng mô hình chiều, báo cáo kinh doanh thông minh có thể trở nên ít hỗn loạn hơn. Ngoài ra, người dùng có thể cộng tác và đưa ra quyết định hiệu quả hơn bằng cách chia sẻ dữ liệu giữa các nhóm và bộ phận.
#3. Mô hình quan hệ
Trong mô hình dữ liệu này, các bảng dữ liệu dùng để biên dịch một tập hợp các phần tử thành các quan hệ. Mô hình này sử dụng các bảng được liên kết để mô tả các kết nối và thông tin. Ngoài ra, bảng có cả hàng và cột; cái trước phản ánh các bản ghi của thực thể, trong khi cái sau chỉ ra các thuộc tính của thực thể. Để xác định duy nhất từng mục nhập trong bảng, kiến trúc dữ liệu này sử dụng nhiều loại khóa chính. Đối với việc lấy thông tin, SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) được sử dụng cho việc đó. Trong mô hình dữ liệu quan hệ, khóa chính có chức năng như xương sống của hệ thống. Điều này cũng có nghĩa là tập dữ liệu chỉ được chứa các mục nhập duy nhất.
Không được có bất kỳ sự khác biệt nào trong bảng dữ liệu có thể gây ra sự cố trong quá trình truy xuất dữ liệu. Dữ liệu trùng lặp, dữ liệu không đầy đủ và các liên kết không phù hợp được sử dụng để kết nối dữ liệu cũng đặt ra một thách thức cho mô hình dữ liệu quan hệ.
#4. Mô hình mạng
Mô hình mạng là một mô hình cơ sở dữ liệu có cách tiếp cận thích ứng để biểu diễn mọi thứ và các kết nối giữa chúng. Các mẫu đóng một vai trò quan trọng trong mô hình dữ liệu mạng, mô hình này có dạng biểu đồ trong đó các cạnh biểu thị các mối quan hệ và các nút biểu thị các mục. Sự khác biệt cơ bản nhất giữa mô hình dữ liệu phân cấp và mô hình dữ liệu mạng là cách biểu diễn dữ liệu; trong trường hợp trước, dữ liệu được cung cấp theo cấu trúc phân cấp, trong khi ở trường hợp sau, dữ liệu được hiển thị trong biểu đồ.
Hơn nữa, một trong những lợi ích của mô hình mạng là nó bao gồm biểu diễn các liên kết cơ bản giữa các nút. Các mối quan hệ một-một, nhiều-nhiều, v.v. đều có thể có trong mô hình dữ liệu này. Khi so sánh với các mô hình dữ liệu khác, chẳng hạn như mô hình phân cấp, mô hình dữ liệu phân cấp giúp truy cập dữ liệu dễ dàng hơn.
Luôn có một liên kết giữa các nút cha và nút con do sự tương tác vốn có giữa chúng. Hơn nữa, thông tin không phụ thuộc vào nút khác. Mô hình này không có khả năng điều chỉnh theo hoàn cảnh mới là một hạn chế lớn. Để thực hiện bất kỳ điều chỉnh quan trọng nào sẽ yêu cầu xây dựng lại toàn bộ hệ thống, điều này sẽ tốn nhiều công sức và thời gian. Ngoài ra, rất khó để quản lý dữ liệu trong kiến trúc này vì mỗi bản ghi được liên kết với những bản ghi khác thông qua một mạng lưới các liên kết.
#5. Mô hình dữ liệu mối quan hệ thực thể (ER)
Bạn có thể diễn đạt gọn gàng dữ liệu của mình bằng mô hình Mối quan hệ thực thể (ER). Mô hình ER phân loại thông tin như sau:
- thực thể. Các đối tượng, quy trình hoặc khung lý thuyết hiện tại của bạn. Khách hàng, hàng hóa và doanh thu đều là những ví dụ về thực thể.
- Các mối quan hệ. Các mối quan hệ giữa các sự vật. Những kết nối này có thể tồn tại giữa hai người hoặc giữa nhiều người.
- Thuộc tính. Thông tin đặc trưng cho một cái gì đó hoặc một cái gì đó khác. Để minh họa, tên của sản phẩm là một thuộc tính.
Bạn cần nắm vững hoạt động bên trong của doanh nghiệp và nhu cầu thông tin của người dùng cuối trước khi có thể xây dựng một mô hình ER đáng tin cậy.
Ngoài ra, sơ đồ Mối quan hệ Thực thể (ER) hiển thị các kết nối giữa dữ liệu của bạn và các quy trình mà cơ sở dữ liệu phải có khả năng xử lý. Nó cũng thể hiện bản chất liên kết với nhau của một số bộ dữ liệu này. Sơ đồ mô hình dữ liệu là một mô tả trực quan về cấu trúc mô hình dữ liệu cơ bản, tạo điều kiện cho việc truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả và hiệu quả.
Các loại mô hình dữ liệu
Thiết kế cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống thông tin không khác gì thiết kế bất kỳ thứ gì khác; nó bắt đầu ở mức độ trừu tượng cao và ngày càng trở nên chi tiết hơn khi quá trình tiến triển. Thường có ba loại mô hình dữ liệu, mỗi loại có mức độ trừu tượng riêng. Quá trình sẽ bắt đầu với một mô hình khái niệm, sau đó chuyển sang mô hình logic và cuối cùng kết thúc bằng một mô hình vật lý. Dưới đây, chúng tôi đi sâu hơn về mọi loại mô hình dữ liệu:
#1. Mô hình dữ liệu vật lý
Chúng mô tả định dạng của cơ sở dữ liệu sẽ lưu trữ dữ liệu. Điều này làm cho chúng trở thành khái niệm ít thanh tao nhất có thể. Chúng cung cấp một kế hoạch hoàn chỉnh có thể được triển khai dưới dạng cơ sở dữ liệu quan hệ, hoàn chỉnh với các bảng kết hợp mô tả mối quan hệ giữa các thực thể cũng như khóa chính và khóa ngoại sẽ được sử dụng để giữ cho các mối quan hệ đó ổn định. Để tối ưu hóa hiệu suất, các mô hình dữ liệu vật lý có thể kết hợp các đặc điểm dành riêng cho DBMS.
#2. Mô hình dữ liệu khái niệm
Chúng cung cấp một cái nhìn tổng quan về nội dung, cấu trúc và các quy tắc kinh doanh điều hành của hệ thống; chúng còn được gọi là mô hình miền. Tạo một mô hình khái niệm là một bước phổ biến trong việc xác định phạm vi của một dự án. Các lớp thực thể (xác định các loại mục quan trọng để công ty thể hiện trong mô hình dữ liệu), các thuộc tính và giới hạn của chúng, mối quan hệ giữa chúng và các yêu cầu về tính toàn vẹn dữ liệu và bảo mật hiện hành là tất cả các ví dụ về các thông số kỹ thuật đó. Trong hầu hết các trường hợp, ký hiệu là đơn giản.
#3. Mô hình dữ liệu logic
Các bảng, cột và mối quan hệ của chúng (thông qua khóa ngoại) đều được ánh xạ trong mô hình này, cũng như các kết nối giữa chúng. Các thực thể được xác định và các đặc điểm tương ứng của chúng được đánh vần. Trái ngược với các mô hình dữ liệu vật lý, được gắn với một số cơ sở dữ liệu hoặc định dạng tệp nhất định, các mô hình dữ liệu logic có thể được sử dụng ở mọi nơi. Các tệp XML và JSON, cũng như cơ sở dữ liệu quan hệ, cột, đa chiều và NoSQL, đều là những triển khai khả thi.
Quy trình lập mô hình dữ liệu
Mô hình hóa dữ liệu là một nguyên tắc học thuật nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đặt câu hỏi về các hoạt động quản lý dữ liệu của chính mình. Tuy nhiên, các cách tiếp cận mô hình hóa dữ liệu khác nhau tuân thủ các quy ước khác nhau về ký hiệu dữ liệu được sử dụng, cấu trúc của mô hình và giao tiếp của các yêu cầu nghiệp vụ. Tất cả các phương pháp đều cung cấp quy trình công việc có cấu trúc hoặc tập hợp các bước cần hoàn thành theo một thứ tự cụ thể theo thời gian. Các quy trình này thường có dạng sau:
#1. Xác định một thực thể
Tìm hiểu những thực thể, quy trình và ý tưởng nào đang được lập mô hình trong tập dữ liệu là bước đầu tiên trong quy trình lập mô hình dữ liệu. Tất cả các bộ phận phải khớp với nhau đúng cách và có ý nghĩa theo cách riêng của chúng.
#2. Xác định các tính năng quan trọng của từng thực thể
Để phân biệt một thứ với một thứ khác cùng loại, chúng ta cần xem xét các thuộc tính của nó. Thực thể "Địa chỉ" có thể bao gồm địa chỉ đường phố đầy đủ, kể cả các đường giao nhau, cũng như thành phố, tiểu bang và quốc gia, cũng như mã bưu chính. Ngoài ra, thực thể "Khách hàng" có thể bao gồm họ và tên, số điện thoại và chức danh công việc.
#3. Tìm các kết nối giữa các thực thể
Bản nháp đầu tiên của mô hình dữ liệu xác định mối liên hệ giữa các sự vật và cách chúng hoạt động. Mỗi khách hàng “cư trú tại địa chỉ” trong kịch bản nói trên. Nếu thực thể "Đặt hàng" được thêm vào mô hình, thì tất cả các lô hàng và thanh toán sẽ được thực hiện đến địa điểm đã chỉ định. Ngôn ngữ mô hình hóa thống nhất (UML) thường được sử dụng để ghi lại các phụ thuộc lẫn nhau này.
#4. Ánh xạ Thuộc tính tới Thực thể
Điều này cho phép mô hình thể hiện chính xác cách thức công ty sử dụng dữ liệu. Có một số mẫu chính thức phổ biến để mô hình hóa dữ liệu. Các mẫu phân tích và mẫu thiết kế là những công cụ phổ biến cho các lập trình viên hướng đối tượng, trong khi các mẫu khác có thể được sử dụng bởi các bên liên quan ở các bộ phận khác nhau của công ty.
#5. Cắt giảm các điều kiện tiên quyết về hiệu suất trùng lặp
Khóa là ID số được gán cho tập dữ liệu để thể hiện liên kết giữa các mô hình mà không sao chép dữ liệu. Chuẩn hóa là một kỹ thuật để tổ chức các mô hình dữ liệu (và cơ sở dữ liệu mà chúng đại diện). Để tránh trùng lặp dữ liệu trong bảng tên khách hàng, có thể gán khóa cho từng khách hàng và liên kết khóa đó với địa chỉ và lịch sử đặt hàng của họ. Chuẩn hóa thường làm giảm nhu cầu về dung lượng của cơ sở dữ liệu trên đĩa, nhưng nó có thể làm chậm hiệu suất truy vấn.
#6. Hoàn thành và xác minh mô hình dữ liệu
Để theo kịp bản chất không ngừng phát triển của nhu cầu kinh doanh, mô hình hóa dữ liệu phải là một quá trình lặp đi lặp lại.
Lợi ích của việc lập mô hình dữ liệu là gì?
Mô hình hóa dữ liệu là một phần quan trọng của vòng đời phát triển phần mềm vì nó giúp xác định cấu trúc của cơ sở dữ liệu mà ứng dụng sẽ được xây dựng.
Ngoài ra, mô hình hóa dữ liệu cho phép bạn thiết lập các kết nối tiềm năng giữa các phần tử dữ liệu, từ đó xác định các loại truy vấn có thể được thực hiện trên dữ liệu được mô hình hóa.
Việc sắp xếp các mục tiêu kinh doanh với các mục tiêu công nghệ được tạo điều kiện thuận lợi bằng mô hình hóa dữ liệu, điều này lại được hỗ trợ bởi Kiến trúc doanh nghiệp (mô hình dữ liệu của một tổ chức). Các phần hỗ trợ của Kiến trúc nghiệp vụ được hưởng lợi từ các mô hình dữ liệu bao gồm Quản trị dữ liệu, Nghiệp vụ thông minh và Kiến trúc ứng dụng.
Nếu không có mô hình dữ liệu ban đầu, bạn sẽ gặp rủi ro khi xây dựng một hệ thống không phù hợp với đối tượng dự định của nó. Một số lợi ích mà ứng dụng của bạn sẽ gặt hái được từ một mô hình dữ liệu được thiết kế tốt bao gồm những điều sau đây.
#1. Ứng dụng phần mềm ưu việt
Ưu điểm rõ ràng nhất của mô hình hóa dữ liệu là nó tạo ra phần mềm có chất lượng tốt hơn, ổn định hơn và yêu cầu bảo trì ít hơn.
Điều gì xảy ra nếu (và đó là một vấn đề lớn nếu) bạn không sử dụng các kỹ thuật lập mô hình dữ liệu trong khi phát triển ứng dụng là:
- Bạn lưu dữ liệu chưa xử lý từ người dùng trong các biến.
- Sau khi mã sửa đổi giá trị của các biến đó, chúng sẽ phục vụ để đưa vào nhiều biến hơn.
- Và cứ thế, cho đến khi bạn thu mình vào một góc và không thể thoát ra được.
Ngoài ra, không có gì khác biệt nếu công ty của bạn lớn hay nhỏ. Nếu không có kế hoạch và cấu trúc phù hợp, việc phát triển phần mềm chắc chắn sẽ dẫn đến mã spaghetti. Mã của bạn sẽ trở thành một mớ hỗn độn nếu và khi bạn quyết định thực hiện các thay đổi hoặc thêm các tính năng mới.
#2. Ít tiền và thời gian dành cho việc phát triển ứng dụng
Mô hình hóa dữ liệu kém khi bắt đầu xây dựng ứng dụng mới làm tăng thời gian và chi phí phát triển. Nếu không có mô hình dữ liệu, nhóm của bạn sẽ phải viết mã cấu trúc cơ sở dữ liệu theo cách thủ công và dành thời gian thu thập nhu cầu của người dùng.
Nếu bạn có một mô hình dữ liệu, việc thêm các bảng và dạng xem mới thật dễ dàng; bạn có thể làm như vậy bằng cách thêm chúng vào đó. Nếu bạn phát hiện ra rằng bạn cần thêm một bảng vào ứng dụng của mình hoặc thực hiện các thay đổi đối với bảng hiện có, bạn có thể thực hiện dễ dàng bằng cách sửa đổi mô hình dữ liệu của mình.
Nếu không có mô hình dữ liệu, nhóm của bạn sẽ phải thay đổi cả cơ sở dữ liệu và mã theo cách thủ công. Nếu bạn cần thực hiện các sửa đổi trong toàn bộ chương trình, việc này có thể mất nhiều thời gian và tốn rất nhiều tiền.
#3. Các vấn đề và lỗi trong dữ liệu được xác định nhanh chóng
Các vấn đề về dữ liệu và sự không chính xác đôi khi không được phát hiện cho đến khi quy trình bắt đầu. Chẳng hạn, ai đó đang cố gắng mua hàng có thể thấy thông báo lỗi ghi “dữ liệu xấu”. Trong trường hợp này, thông tin không chính xác đã xuất hiện ngay từ đầu. Quá trình này có thể được thử nghiệm trong phòng thí nghiệm hoặc trên máy chủ thử nghiệm, nhưng các lỗi sẽ không được tìm thấy cho đến khi hệ thống được đưa vào sản xuất.
Tuy nhiên, bạn càng sớm phát hiện ra vấn đề với dữ liệu của mình thì bạn càng có thể khắc phục sớm trước khi nó gây ảnh hưởng xấu đến người dùng của bạn.
Mô hình hóa dữ liệu được sử dụng rộng rãi vì nó cung cấp bức tranh chi tiết về cách khách hàng tương tác với công ty, thậm chí cho đến các lĩnh vực họ truy cập và tần suất họ làm như vậy. Loại hiểu biết này rất quan trọng để xác định các khu vực có vấn đề và quyết định cách khắc phục chúng. Kiểm tra mô hình dữ liệu thông thường có thể đảm bảo rằng mô hình dữ liệu của bạn luôn lấy người dùng và mục tiêu làm trung tâm.
#4. Cải tiến về tốc độ ứng dụng
Mô hình hóa dữ liệu có nhiều cách sử dụng khác nhau và một trong số đó là cắt giảm chi phí. Mặc dù điều này là cần thiết nhưng giá trị thực sự của mô hình hóa dữ liệu nằm ở những cải tiến mà nó có thể mang lại cho tốc độ và hiệu quả của ứng dụng của bạn.
Do tính chất chiến lược của nó, mô hình hóa dữ liệu rất quan trọng đối với hiệu quả của ứng dụng về cách ứng dụng xử lý dữ liệu. Các lập trình viên sẽ biết dữ liệu nào cần lưu, tại sao và ở đâu trong bộ nhớ. Nói cách khác, điều này mở đường cho họ phát triển các chức năng để lấy dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng.
Điều này khác biệt đáng kể so với cách tiếp cận hỗn loạn chỉ đơn giản là lưu trữ dữ liệu trong các bảng. Để có được kết quả mong muốn từ các bảng không có cấu trúc, các nhà phát triển sẽ phải dành thời gian tạo các truy vấn SQL phức tạp. Bằng cách tổ chức dữ liệu thành các bảng, các nhà phát triển có thể yên tâm rằng công cụ cơ sở dữ liệu sẽ có thể định vị dữ liệu mong muốn mà không cần bất kỳ nỗ lực nào nữa.
Kết quả là? Các ứng dụng có thể xử lý nhiều dữ liệu hơn mà không làm giảm tốc độ hiệu suất.
#5. Cải thiện tài liệu bảo trì dài hạn
Các mô hình dữ liệu giúp xác định các quy trình kinh doanh và kết nối của chúng chính xác hơn. Khi thông tin về quy trình kinh doanh ở một nơi, việc lấy và duy trì theo thời gian sẽ dễ dàng hơn.
Các yêu cầu kinh doanh và kiến trúc ứng dụng có thể được ghi lại tốt hơn bằng cách sử dụng mô hình hóa dữ liệu. Nếu có một kho lưu trữ trung tâm cho các yêu cầu và thiết kế, thông tin có thể được chia sẻ hiệu quả hơn. Ngoài ra, thật dễ dàng để phát hiện và kết hợp các điều chỉnh cần thiết theo yêu cầu mới, bổ sung hoặc khắc phục sự cố.
Mô hình hóa dữ liệu là một thành phần quan trọng của việc phát triển phần mềm; nó cần có thời gian và kỹ năng, nhưng phần thưởng rất xứng đáng.
Công cụ lập mô hình dữ liệu là gì?
Các công cụ mô hình hóa dữ liệu là phần mềm giúp đơn giản hóa công việc xây dựng mô hình từ đầu tốn nhiều thời gian. Chúng liên kết các cấp trên của mô hình dữ liệu với thông tin cơ bản.
Các lược đồ cơ sở dữ liệu có thể được tạo tự động bởi hầu hết các công cụ lập mô hình dữ liệu và các cơ sở dữ liệu hiện có có thể được thiết kế ngược thành các mô hình. Công cụ lập mô hình, lập biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu chỉ là một vài trong số nhiều loại giải pháp Kỹ thuật phần mềm hỗ trợ máy tính (CASE) hiện có.
Ngoài ra, các công cụ mô hình hóa dữ liệu hỗ trợ thiết kế cơ sở dữ liệu hiệu quả và giảm thiểu lỗi của con người. Ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (DDL) có thể được phát triển, cơ sở dữ liệu hiệu suất cao có thể được xây dựng và các bên liên quan có thể được cung cấp các báo cáo sâu sắc khi sử dụng công cụ này.
Khi cơ sở dữ liệu hoạt động hiệu quả, nó sẽ tăng tốc các quy trình, giảm tỷ lệ lỗi và ít cần bảo trì hơn.
Tại sao chúng ta cần các công cụ mô hình hóa dữ liệu?
Đối với hầu hết các công ty, dữ liệu của họ là tài sản quý giá nhất của họ. Do đó, Cơ sở dữ liệu bạn sử dụng để lưu giữ tài sản này quan trọng hơn bao giờ hết.
Nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng phân đoạn dữ liệu theo nhiều cách khác nhau để sao lưu các quyết định kinh doanh chiến lược quan trọng, do đó, điều quan trọng là dữ liệu phải được tổ chức theo cách có lợi cho cả ứng dụng kích hoạt dữ liệu và dữ liệu khi dữ liệu ở trạng thái nghỉ.
Bây giờ bạn phải tính đến cả hai nhu cầu tiềm năng.
Mô hình hóa dữ liệu đề cập đến quá trình xác định cấu trúc của cơ sở dữ liệu và xác định cách thông tin sẽ được lưu trữ trong đó.
Do đó, bạn có thể xây dựng các sơ đồ và mô hình này với sự trợ giúp của Công cụ lập mô hình dữ liệu. Khi được sử dụng trong một hệ thống, một mô hình dữ liệu sẽ củng cố và duy trì các ý tưởng kinh doanh cơ bản mà nó đại diện.
Định nghĩa về các thực thể và kết nối của mô hình dữ liệu phản ánh mô tả của tổ chức về các mục và hành động của nó.
Làm cách nào để tôi chọn đúng công cụ lập mô hình dữ liệu?
Khi nhiều Công cụ lập mô hình dữ liệu mở rộng, việc xác định công cụ phù hợp nhất với nhu cầu của bạn có thể trở nên khó khăn hơn. Do đó, điều cần thiết là đánh giá trường hợp sử dụng của bạn dựa trên các tiêu chí sau:
#1. Ứng dụng và yêu cầu
Khi quyết định chọn Công cụ lập mô hình dữ liệu, đây là yếu tố quan trọng nhất. Các công cụ mô hình hóa dữ liệu khác nhau nhấn mạnh các khía cạnh khác nhau của mô hình hóa dữ liệu. Viết các yêu cầu kinh doanh của bạn ra giấy là bước đầu tiên để đưa ra lựa chọn tốt. Cơ sở dữ liệu có khả năng lập mô hình sẽ là lý tưởng cho dự án chỉ cần Công cụ lập mô hình dữ liệu cho các tác vụ đơn giản. Tuy nhiên, công nghệ tương tự sẽ không phục vụ cho mục đích của Mô hình hóa dữ liệu khi nó phải đáp ứng các yêu cầu của doanh nghiệp.
# 2. Đặc trưng
Khi bạn hiểu các yêu cầu của công ty, bạn có thể bắt đầu đánh giá các tùy chọn của mình giữa các Công cụ lập mô hình dữ liệu. Điều này bao gồm kiểm tra Công cụ lập mô hình dữ liệu để hỗ trợ nhiều người dùng và kiểm tra xem chúng có hỗ trợ UTM hoặc mô hình hóa trường hợp sử dụng hay không. Ngoài ra, hãy kiểm tra xem liệu nó có thể lập mô hình dữ liệu ở cấp độ khái niệm, logic và vật lý hay không. So sánh và đối chiếu các khía cạnh yêu cầu một danh sách.
# 3. Khả năng mở rộng
Các yêu cầu của một dự án phát triển khi nó phát triển. Sử dụng một cái gì đó có thể giúp bạn phát triển nếu bạn có thể. Hãy suy nghĩ về nhu cầu của bạn và phạm vi mô hình dữ liệu của bạn trước khi giải quyết Công cụ lập mô hình dữ liệu. Khi thực hiện lựa chọn công cụ, điều cần thiết là phải nghĩ đến các nhu cầu trước mắt.
# 4. Hội nhập
Hãy cảnh giác với Công cụ lập mô hình dữ liệu tạo mô hình dữ liệu ở định dạng độc quyền thay vì định dạng chuẩn. Nếu bạn đã có sẵn cơ sở dữ liệu hoặc cơ sở hạ tầng công nghệ và các quy trình, thì việc kết hợp các kết quả của công cụ lập mô hình mà bạn đã chọn sẽ dễ dàng hơn nhiều.
#5. Cộng đồng người dùng
Có một diễn đàn hoặc cộng đồng người dùng cho mọi công cụ hiện có. Quảng cáo và đảm bảo cộng đồng yêu thích và sử dụng công cụ của bạn.
Tổng quan về các công cụ lập mô hình dữ liệu tốt nhất
Dưới đây là một số công cụ lập mô hình dữ liệu tốt nhất mà bạn có thể xem xét.
#1. Trình tạo mô hình dữ liệu Erwin
Mô hình hóa dữ liệu, trực quan hóa và triển khai đều được thực hiện dễ dàng hơn bằng Erwin Data Modeler. Erwin Data Modeler cũng có thể được sử dụng để giữ cho các mô hình dữ liệu nhất quán và dễ hiểu trong suốt thời gian tồn tại của ứng dụng.
Đây là lựa chọn hàng đầu vì có nhiều chức năng và hỗ trợ cho các lĩnh vực như kinh doanh thông minh, dữ liệu lớn, tích hợp dữ liệu quy mô lớn, quản lý dữ liệu và quản lý dự án.
Tính năng
- Phát triển phần mềm Agile. Trong đám mây hoặc tại chỗ, Erwin Data Modeler có thể giúp bạn tạo các ứng dụng hữu ích. Xác định mô hình của bạn theo bất kỳ cách nào bạn muốn, cho dù với NoSQL, dữ liệu lớn hay thiết kế kết hợp.
- Tự động hóa. Bằng cách sử dụng Erwin Data Modeler để nhanh chóng tạo ra các lược đồ và mô hình, bạn có thể tăng tốc quá trình phát triển của mình và giảm thiểu lỗi.
- Điều hướng và điều khiển đơn giản. Bạn có thể dễ dàng xem các cấu trúc dữ liệu phức tạp và quy trình kinh doanh với sự trợ giúp của Erwin Data Modeler và giao diện thân thiện với người dùng của nó.
- Thiết kế trong một vòng tròn đầy đủ. Mã cơ sở dữ liệu có thể được viết và thiết kế ngược với Erwin Data Modeler, cho phép triển khai cấu trúc dữ liệu hiệu quả và đáng tin cậy hơn.
Ngoài ra, bạn có thể chọn từ các phiên bản Tiêu chuẩn, Nhóm làm việc, Bộ điều hướng hoặc Safyr của Erwin Data Modeler. Tất cả các phiên bản này đều có báo giá theo yêu cầu thông qua trang web của họ.
#2. Lược đồ Db
DbSchema là một công cụ để phát triển, lập tài liệu và triển khai các lược đồ cơ sở dữ liệu.
Do thiết kế thân thiện với người dùng, DbSchema là một trong những công cụ lập mô hình dữ liệu yêu thích của chúng tôi. Do đó, DbSchema có thể truy cập được đối với người dùng không có nhiều kinh nghiệm về SQL.
Tính năng
- Mô hình dữ liệu độc lập. Vì các lược đồ độc lập với cơ sở dữ liệu nên chúng có thể dễ dàng được chia sẻ giữa các thành viên trong nhóm.
- Trình chỉnh sửa trực quan để quản lý dữ liệu quan hệ. DbSchema bao gồm một trình chỉnh sửa có thể được sử dụng để điền dữ liệu vào các bảng khác nhau. Nối các bảng với nhau bằng các khóa ngoại dễ dàng như kéo và thả.
- Nguồn vào. DbSchema có thể được sử dụng để đánh giá các thiết lập cơ sở dữ liệu bằng cách tạo dữ liệu giả.
- Biểu đồ và báo cáo cơ sở dữ liệu chung. Có thể dễ dàng tạo các biểu đồ động, sơ đồ UML và các báo cáo khác bằng công cụ tạo báo cáo của DbSchema.
- Tự động hóa. Để thực thi tập lệnh Java, triển khai lược đồ, thực thi tập lệnh SQL và tạo tài liệu HTML5, DbSchema sử dụng công cụ tập lệnh Java Groovy.
- Một chương trình tải dữ liệu. Dữ liệu có thể được nhập từ nhiều nguồn khác nhau bằng trình tải dữ liệu của DbSchema, bao gồm XML, XLS, XLSX và CSV.
Ngoài ra, có hai phiên bản của DbSchema: phiên bản cộng đồng miễn phí và phiên bản chuyên nghiệp trả phí. Có ba mức giá cho phiên bản chuyên nghiệp: 98 đô la cho mục đích học thuật, 196 đô la cho mục đích sử dụng cá nhân và 294 đô la cho mục đích kinh doanh. Giấy phép là vĩnh viễn và tất cả các khoản phí phải trả tại thời điểm mua.
# 3. Archi
Archi là một lựa chọn không tốn kém cho Kiến trúc sư và Người lập mô hình doanh nghiệp. Nó hữu ích cho nhiều loại phân tích, mô tả và trực quan hóa kiến trúc doanh nghiệp khác nhau.
Đó là Công cụ tạo mô hình dữ liệu nguồn mở hoạt động trên nhiều nền tảng và có thể được mở rộng với các mô-đun bổ sung.
Tính năng, đặc điểm:
- Tất cả các phần tử ArchiMate có thể được xây dựng nhanh chóng trong chế độ xem ArchiMate
- Chế độ xem động của ArchiMate cho phép bạn chuyển đổi chế độ xem bất kỳ lúc nào
- Nó cung cấp chế độ xem đề xuất để xem nhanh dữ liệu về các yếu tố
- Công cụ này hiển thị phần tử mô hình đã chọn và mối quan hệ của nó với các thành phần mô hình khác trong sơ đồ cây xuyên tâm
- Công cụ này cho phép bạn xây dựng và sửa đổi canvas của mình khi cần.
#4. Trình tạo mô hình dữ liệu dành cho nhà phát triển Oracle SQL
Mô hình hóa dữ liệu cho môi trường Oracle được thực hiện với sự trợ giúp của Trình tạo mô hình dữ liệu dành cho nhà phát triển SQL của Oracle.
Tất cả các khía cạnh của việc thu thập, phân tích, quản lý và suy luận dữ liệu đều được thảo luận. Đó là một phần mềm tạo điều kiện thuận lợi cho một số tác vụ Mô hình hóa dữ liệu và tăng hiệu quả tổng thể.
Tính năng
- Các mô hình thuộc nhiều loại khác nhau, bao gồm quan hệ, đa chiều và dữ liệu, có thể được xây dựng và sửa đổi
- Cả kỹ thuật chuyển tiếp và đảo ngược đều nằm trong khả năng của nó
- Công cụ thúc đẩy tinh thần đồng đội trong việc tạo phần mềm bằng cách quản lý mã nguồn
- Một trong những Công cụ lập mô hình dữ liệu miễn phí tốt nhất hiện có, nó có thể được sử dụng trong cả môi trường tại chỗ và đám mây.
#5. Trình tạo mô hình dữ liệu Navicat
Tạo các mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý một cách dễ dàng bằng cách sử dụng Navicat Data Modeler, một công cụ thiết kế cơ sở dữ liệu mạnh mẽ. Ngoài việc tạo các mô hình mối quan hệ thực thể, bạn cũng có thể thực hiện kỹ thuật chuyển tiếp và đảo ngược, viết truy vấn SQL, nhập mô hình từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, xác định loại dữ liệu, v.v. bằng cách sử dụng Navicat Data Modeler.
Tính năng
- Nhiều định dạng cơ sở dữ liệu được hỗ trợ. Microsoft SQL Server, SQLite, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL và MariaDB chỉ là một số cơ sở dữ liệu hoạt động với Navicat Data Modeler.
- Sự trợ giúp của thợ thủ công. Để thiết kế, xây dựng và chỉnh sửa các mô hình dữ liệu mà không cần phải viết các truy vấn SQL phức tạp, bạn có thể sử dụng công cụ thiết kế trong Navicat Data modeler.
- Các hình thức của Mô hình. Các mô hình dữ liệu khái niệm, logic và vật lý đều được hỗ trợ trong Navicat. Để chuyển đổi thông tin khái niệm thành một mô hình logic, hãy sử dụng công cụ chuyển đổi mô hình.
- Phát triển ngược lại. Với Navicat, bạn có thể tận dụng các kiến trúc cơ sở dữ liệu hiện có để thiết kế sơ đồ ER mới. Tất cả các chỉ mục, liên kết và thuộc tính trong mô hình dữ liệu đều có thể được trực quan hóa để hiểu rõ hơn.
- Tạo mã SQL nội bộ. Mã SQL để thực thi mô hình dữ liệu của bạn có thể được tạo với sự trợ giúp của Navicat Data Modeler.
- Hợp tác. Khả năng tương thích của Navicat với lưu trữ đám mây giúp dễ dàng chia sẻ tệp mô hình với đồng nghiệp từ xa.
Ngoài ra, có các phiên bản thương mại và cộng đồng của Navicat. Phiên bản kinh doanh là 22.99 đô la mỗi tháng. Đăng ký hàng năm có giá 229.99 đô la, trong khi giấy phép vĩnh viễn có giá 459 đô la. Người dùng phi thương mại có tùy chọn trả 12.99 đô la mỗi tháng, 129.99 đô la mỗi năm hoặc 249 đô la cho giấy phép trọn đời.
#6. Kiến trúc sư Dữ liệu InfoSphere của IBM
IBM InfoSphere Data Architect là một công cụ lập mô hình dữ liệu cho BI và thống kê giúp hợp lý hóa và đẩy nhanh quá trình thiết kế tích hợp dữ liệu.
Khi nói đến việc điều phối các dịch vụ, ứng dụng, định dạng dữ liệu và quy trình khác nhau của doanh nghiệp bạn, Công cụ lập mô hình dữ liệu này là một trong những công cụ tốt nhất hiện có.
Tính năng
- Công cụ tạo điều kiện lập trình dễ dàng và nhanh chóng.
- Bạn có thể tìm hiểu thêm về nội dung dữ liệu của mình và sử dụng kiến thức đó để tăng sản lượng và giảm thời gian khởi chạy.
- Nó rất tốt cho công việc nhóm vì nó thúc đẩy giao tiếp và hòa hợp.
- Có thể nhập và xuất bản đồ được cá nhân hóa.
- Chương trình có thể suy ra tổ chức của các bộ dữ liệu không liên quan từ siêu dữ liệu của chúng.
- Có thể mô hình hóa dữ liệu cả về mặt vật lý và logic.
- Studio dữ liệu và bộ điều chỉnh khối lượng công việc truy vấn là hai ví dụ về các sản phẩm có thể được tích hợp với sản phẩm này.
#7. pgmodeler
PgModeler được phát triển như một Công cụ lập mô hình dữ liệu cho hệ thống cơ sở dữ liệu PostgreSQL; nó có giao diện người dùng đồ họa hấp dẫn và thân thiện với người dùng, đồng thời cung cấp quyền truy cập đầy đủ vào mã nguồn của công cụ.
Tính năng
- Chấp nhận tài liệu XML.
- Tự động tạo các cột và ràng buộc.
- Nếu xảy ra sự cố, tất cả tiến trình của bạn sẽ bị lùi lại.
- Các tập lệnh SQL cho phép bạn giữ cho mô hình và cơ sở dữ liệu đồng bộ.
- Giao diện dòng lệnh có thể được sử dụng để tự động hóa các thủ tục thông thường.
- Dữ liệu từ cơ sở dữ liệu có sẵn có thể được sử dụng để phát triển các mô hình.
Công cụ lập mô hình dữ liệu cho SQL Server
Nhiều tổ chức và nhà phát triển cơ sở dữ liệu dựa vào SQL Server, khiến nó trở thành một trong những máy chủ cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện có. Với sự trợ giúp của giao diện người dùng đồ họa, các công cụ mô hình hóa dữ liệu hợp lý hóa quy trình thiết kế cơ sở dữ liệu và cung cấp hỗ trợ cho việc bảo trì cơ sở dữ liệu.
Bốn công cụ lập mô hình dữ liệu tốt nhất để tạo cơ sở dữ liệu SQL Server được trình bày chi tiết tại đây.
#1. Trình lập mô hình dữ liệu con cóc
Toad là một trong những công cụ lập mô hình dữ liệu tuyệt vời hàng đầu cho SQL Server, vì nó cung cấp nhiều tính năng tự động hóa, quy trình làm việc và năng suất giúp xây dựng và duy trì cơ sở dữ liệu một cách nhanh chóng và dễ dàng.
Bạn cũng có thể sử dụng nó để theo dõi các bản sửa đổi mã, truy xuất thông tin nhanh chóng và xuất thông tin đó ở nhiều định dạng khác nhau.
Toad cũng có khả năng so sánh và liệt kê sự khác biệt giữa cơ sở dữ liệu, lược đồ và máy chủ. Phục hồi giao dịch SQL, thực thi thủ tục tập lệnh và T-SQL cũng như tự động hóa quản lý cơ sở dữ liệu thông thường đều có thể thực hiện được với công cụ này.
Ngoài ra, nó thậm chí còn giúp tối ưu hóa hiệu suất và điều chỉnh các truy vấn.
#2. Lược đồ Db
DbSchema là một công cụ lập mô hình dữ liệu mạnh mẽ hoạt động với nhiều loại cơ sở dữ liệu, bao gồm cả SQL Server.
Thiết kế trực quan các truy vấn phức tạp, tự động tạo các truy vấn SQL và thực thi với một vài cú nhấp chuột đều có thể thực hiện được với công cụ này, giống như chúng với các công cụ khác trong danh sách của chúng tôi. Nó có thể quản lý các mô hình dữ liệu với hơn 10,000 bảng.
Các tính năng của DbSchema bao gồm quản lý cơ sở dữ liệu, lưu trữ mô hình dữ liệu (bao gồm lưu trữ tệp GIT) và tạo cũng như tạo tập lệnh di chuyển.
#3. DeZign
Sử dụng Dezign, bạn có thể tạo cơ sở dữ liệu và mô hình dữ liệu một cách trực quan. Thậm chí có thể tạo sơ đồ mối quan hệ thực thể (ERD).
Đây là một công cụ hiệu quả cho các kỹ sư cơ sở dữ liệu, hỗ trợ nhiều phương pháp mô hình hóa.
Nó cũng có thể được sử dụng để đánh giá, lập tài liệu và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu có sẵn cũng như phát hiện các lỗi trong quá trình tạo cơ sở dữ liệu.
#4. Trình tạo mô hình dữ liệu Erwin
Khi nói đến mô hình hóa dữ liệu trực quan trong SQL Server, một trong những công cụ phổ biến nhất là Erwin. Ngoài ra, nó tạo ra các truy vấn SQL cần thiết để xây dựng mô hình dữ liệu của bạn.
Nó được tải với các công cụ giúp người dùng doanh nghiệp và kỹ thuật cộng tác tập trung trên các mô hình.
Erwin cũng có thể hỗ trợ so sánh cơ sở dữ liệu và mô hình. Lược đồ cơ sở dữ liệu có thể được sử dụng để suy ra mã định nghĩa dữ liệu. Ngoài ra, đọc SQL có thể đạt được điều gì cho doanh nghiệp?
Đây là một sản phẩm đã được thiết lập có thể theo kịp nhu cầu về dữ liệu của công ty. Mô hình hóa dữ liệu được thực hiện dễ dàng hơn với khả năng tương thích của Erwin với nhiều hệ thống CRM và ERP.
#5. Vertabelo
Vertabelo là một công cụ lập mô hình dữ liệu trực tuyến hoạt động với SQL Server và các cơ sở dữ liệu yêu thích khác. Nó hỗ trợ các lớp mô hình hóa dữ liệu khái niệm, logic và vật lý, cho phép bạn lập mô hình dữ liệu từ đầu trên bất kỳ nền tảng nào. Với các tùy chọn tích hợp sẵn của Vertabelo để cộng tác và chia sẻ dữ liệu, thậm chí có thể hoàn thành các dự án tạo cơ sở dữ liệu lớn.
Nó hợp lý hóa mọi thứ ngay từ đầu bằng cách tự động hóa nguồn gốc của các mô hình dữ liệu vật lý và tập lệnh DDL. Các chức năng tuyệt vời của công cụ này bao gồm kỹ thuật chuyển tiếp và kỹ thuật đảo ngược. Những lựa chọn này tạo ra các tập lệnh SQL có thể được sử dụng để thay đổi cơ sở dữ liệu hiện có hoặc xây dựng mô hình dữ liệu.
Công cụ sơ đồ mối quan hệ thực thể (ERD) trực tuyến dành cho SQL Server này nổi bật nhờ giao diện người dùng (UI) trực quan, cập nhật và thân thiện với thiết bị di động. Crow's Foot, IDEF1X và UML chỉ là một số ký hiệu tiêu chuẩn ngành có trong công cụ.
Ngoài ra, Vertabelo kiểm tra tính tương thích của mô hình dữ liệu của bạn với cơ sở dữ liệu đích.
Công cụ lập mô hình dữ liệu của Microsoft
Phát triển cơ sở dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu của quy trình công nghệ phần mềm do việc áp dụng rộng rãi cơ sở dữ liệu trong thời đại hiện nay. Mức độ phổ biến của Microsoft SQL Server với tư cách là một DBMS đối với các nhà phát triển là rất cao và nó đóng một vai trò quan trọng trong việc này. Vì vậy, một bộ công cụ mô hình hóa cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server đáng tin cậy là rất cần thiết. Dưới đây là các công cụ lập mô hình dữ liệu của Microsoft.
#1. Mô hình trực quan
Ứng dụng dựa trên web của Visual Paradigm tạo điều kiện phát triển sơ đồ và làm việc theo nhóm từ xa. Ngoài SQL Server, nhiều DBMS khác được hỗ trợ. Có nhiều ký hiệu tiêu chuẩn (như Vết chân chim) có sẵn để sử dụng trong việc phát triển mô hình dữ liệu của bạn.
Trình chỉnh sửa bản ghi bảng và Transistor mô hình tự động là hai tính năng nổi bật của trình tạo mô hình dữ liệu SQL Server này. Table Record Editor cho phép các nhà phát triển thực hành làm việc với dữ liệu cơ sở dữ liệu thực bằng cách chèn các bản ghi kiểm tra. Transistor mô hình tự động bảo tồn lịch sử trong khi tạo các mô hình logic và vật lý từ các phiên bản trước.
Từ mô hình vật lý của bạn, Mô hình Trực quan có thể tạo các tệp DDL cho cơ sở dữ liệu vật lý của bạn. Ngoài ra, nó so sánh cơ sở dữ liệu sản xuất với mô hình dữ liệu vật lý của nó và tạo tập lệnh SQL để cung cấp sửa chữa. Giống như các chương trình ERD phổ biến khác, nó có tính năng kỹ thuật đảo ngược.
#2. điều hướng
Navicat là một chương trình độc lập hỗ trợ nhiều nền tảng (Windows, Linux và macOS). Công cụ SQL Server ERD này cho phép bạn lập mô hình dữ liệu của mình theo ba định dạng khác nhau, bao gồm IDEF1X, Crow's Foot và Ngôn ngữ lập mô hình thống nhất. Các công cụ tuyệt vời để tự động tạo các mô hình logic và vật lý cũng có sẵn cho các nhà phát triển trong Navicat.
Cả kỹ thuật tiến và lùi đều được bao gồm trong công cụ SQL Server ERD này. Microsoft Azure, Amazon Redshift, Oracle Cloud, Google Cloud, MySQL, MariaDB và Oracle chỉ là một số cơ sở dữ liệu hoạt động với công cụ này. Ngoài ra, bạn có thể tạo các tập lệnh SQL ngay từ mô hình dữ liệu vật lý của mình với sự trợ giúp của Export SQL.
Lợi ích chính của Công cụ lập mô hình dữ liệu là gì?
Các công cụ mô hình hóa dữ liệu đơn giản hóa các quy trình phần mềm phức tạp bằng cách biểu diễn chúng bằng đồ họa. Sau đây chỉ là một số trong nhiều lợi ích được cung cấp bởi các công cụ mô hình hóa dữ liệu.
- Các công cụ mô hình hóa dữ liệu có thể được sử dụng để đơn giản hóa việc tìm kiếm thông tin trong các tập dữ liệu lớn.
- Nếu bạn đang cố gắng xử lý một khái niệm kinh doanh phức tạp, thì công cụ hỗ trợ trực quan có thể hữu ích.
- Tránh các mối nguy hiểm phổ biến khi tạo cơ sở dữ liệu và phần mềm.
- Nâng cao mức độ tiêu chuẩn hóa tài liệu và kiến trúc hệ thống trong toàn công ty.
- Cải thiện khả năng đáp ứng của chương trình và cơ sở dữ liệu của bạn.
- Ánh xạ dữ liệu toàn tổ chức phải được sắp xếp hợp lý.
- Tạo điều kiện giao tiếp hai chiều tốt hơn giữa các nhóm phát triển và BI của bạn.
- Các công cụ mô hình hóa dữ liệu hợp lý hóa và đẩy nhanh thời gian dành cho việc thiết kế cơ sở dữ liệu ở cấp độ khái niệm, logic và vật lý.
Kết luận
Tóm lại, tầm quan trọng của mô hình hóa dữ liệu nằm ở khả năng làm rõ các kết nối giữa các mục dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể giảm chi phí và thời gian phát triển, tăng chất lượng ứng dụng và quản lý dự phòng dữ liệu với sự trợ giúp của nó. Bạn có thể hoàn thành tất cả các nhiệm vụ này với nỗ lực tối thiểu và hiệu quả tối đa với sự trợ giúp của các công cụ lập mô hình dữ liệu.
Câu hỏi thường gặp về công cụ lập mô hình dữ liệu
Excel có phải là một Mô hình Dữ liệu không?
Đúng. Mô hình dữ liệu trong Excel là các loại bảng đặc biệt có kết nối giữa nhiều bảng bằng các cột hoặc hàng chung. Ngoài ra, mô hình dữ liệu kết hợp nhiều bảng và dữ liệu từ các trang tính hoặc nguồn khác vào một bảng duy nhất có quyền truy cập vào tất cả dữ liệu của các bảng.
Làm thế nào để chúng tôi mô hình hóa dữ liệu?
Một số loại mô hình dữ liệu khác nhau tồn tại. Bước đầu tiên là vận động các bên liên quan và người dùng cuối để biết thông tin về các yêu cầu kinh doanh. Để tạo ra một thiết kế cơ sở dữ liệu khả thi, các nguyên tắc kinh doanh này phải được diễn giải thành các cấu trúc dữ liệu.
Bài viết tương tự
- MÔ HÌNH DỮ LIỆU: Định nghĩa, các loại và kỹ thuật
- CÁC CÔNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: Hơn 13 Công cụ phân tích dữ liệu tốt nhất 2023
- Mô hình tài chính: Cách xây dựng mô hình tài chính
- NHÀ PHÁT TRIỂN CƠ SỞ DỮ LIỆU: Mô tả công việc, Nhiệm vụ, Mức lương và Chứng chỉ
- Cơ sở dữ liệu và Kho dữ liệu: Đâu là sự khác biệt?
Tài liệu tham khảo
